注目・必聴セッション
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基調講演
『AI時代の金融行政』
金融庁
監督総括審議官
岡田 大
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招待講演
『海外から見た日本のFintechの課題
― Fintechの競争力は「Interoperableな信頼できるデータ基盤」で決まる ―』埼玉大学
経済経営系大学院/客員教授
山寺 智
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招待講演
『三菱UFJ信託銀行が進める「使われながら育つ」ナレッジ・データマネジメント(仮)』
三菱UFJ信託銀行
デジタル戦略部
上級調査役・ジュニアフェロー
西潟 裕介
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招待講演
『ガバナンスとスピードを両立する〈みずほ〉のデータ戦略とAIエージェントファクトリー』
株式会社みずほフィナンシャルグループ
デジタル戦略部
ディレクター
河野 朋子
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～攻めのAI活用と守りのガバナンスを両立する～
金融DXを前進させるデータ基盤構築と技術実装への道筋を探る
金融業界において、生成AIやデータ活用の高度化は、業務効率化にとどまらず新たな競争力の源泉となっています。こうした中、本イベント実行委員会とインプレスは「Fintech Business Informatics 2026 Winter (FinBI 2026)」を開催し、金融・証券・保険・不動産業界におけるAI時代を前提としたデータ戦略の最新動向やソリューションを共有いたします。
AI活用が加速する一方、膨大なデータのサイロ化や品質維持、厳格なガバナンスとコンプライアンス対応、高度なセキュリティ確保など、金融業界特有の課題への対応が不可欠です。本年は「AI時代のデータマネジメント・ガバナンス」にフォーカスし、金融庁や大手メガバンク、JSCC等による最新の取り組みをはじめ、AIエージェント活用を支えるデータ基盤、有価証券トークン化に関する実証実験、高度なセキュリティ態勢の構築など、金融DXを前進させる具体的な道筋をお届けします。
本イベントが、貴行・貴社の次世代データ戦略と金融サービスの未来を創造する一助となれば幸いです。
開催概要
イベント名
Fintech Business Informatics 2026 Winter
～AI時代のデータエコシステムの構築とガバナンスの行方～
日時
2026年12月11日(金) 09:57～16:00
開催形式
ライブ配信ウェビナー
＊WEBブラウザ上で視聴できる配信プラットフォームを予定しています。
主催
共催
後援
- 一般社団法人金融データ活用推進協会(FDUA)
- 一般社団法人サステナビリティデータ標準化機構(SDSC)
- 一般社団法人日本データ・エンジニアリング協会(JDEA)
- 一般社団法人デジタルトラスト協議会(JDTF)
- 特定非営利活動法人金融ＩＴ協会(FITA)
参加対象
＜業種＞
メガバンク、都市銀行、地方銀行、信用金庫、投資銀行、ファンド、政府系金融機関、ネットバンク含むその他金融機関、証券会社、生保会社、損保会社、Fintech推進企業、研究機関 など
＜部門＞
経営企画・デジタル戦略部門、情シス部門、AI・データサイエンス部門、研究開発部門、コンプライアンス部門、金融市場の分析やリスク管理部門、投資・運用部門、金融商品の開発部門、学術機関、政府関係者 など
受講料
無料(事前登録制)
お問い合わせ先
「Fintech Business Informatics」運営事務局
E-mail：fintech-bi-jimukyoku@impress.co.jp
受付時間：10:00～18:00 (土・日・祝日を除く)
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後援
Fintech Business Informatics 実行委員会
| 委員長 |
高橋 大志 「Fintech Business Informatics」プログラム委員長 |
|---|---|
| 委員 |
上瀧 弘晃 慶應義塾大学 訪問研究員 藤井 達人 みずほフィナンシャルグループ 執行役員 越山 修 三菱UFJリサーチ＆コンサルティング 会員・人財開発事業本部 研修事業部 部長 菊地 剛正 三菱UFJ信託銀行株式会社市場デジタル推進部ジュニアフェロー 山田 広明 富士通 コンバージングテクノロジー研究所 / 九州大学 客員准教授 三木 誠 株式会社JPX総研フロンティア戦略部長 |
タイムテーブル
※プログラムは予告なく変更となる場合がありますので、ご了承ください。
オープニングリマークス
主催者ご挨拶
慶應義塾大学大学院
経営管理研究科／慶應義塾大学ビジネススクール(KBS) 教授
高橋 大志
K1
基調講演
AI時代の金融行政
講演概要
フロンティアAIの進展に伴い、サイバー攻撃の「大規模化・高速化・高度化」が現実の脅威となる中、金融機関にはリスクベースでの態勢強化とレジリエンスの向上が急務となっています。一方、AIは金融サービスを抜本的に変革しうる存在であり、官民対話を通じた顧客保護やガバナンスの枠組み整備、健全な利活用支援が不可欠です。
本講演では、金融業界が発出するサイバーリスクへの対応要請やAIディスカッションペーパー等の指針に加え、金融庁自身の生成AI・AIエージェント等の業務導入に向けた取り組み事例など、包括的に展望します。
K2
特別講演
情報漏洩多発！フロンティアAI攻撃に耐えうるソリューションとは― 未知の脅威に備える多層防御とAIセキュリティ ―
講演概要
金融機関を取り巻くサイバー脅威は高度化・巧妙化し、未知のマルウェアによる業務停止、情報漏洩への備え、判断基準が重要となっている。EDRやネットワークセキュリティなどの既存対策に加え、外部から流入するファイルを起点とした脅威への対策は不可欠である。本セッションでは国内外の金融機関におけるサイバーセキュリティの動向ガイドラインなどを踏まえ、OPSWATのMultiscan、Deep CDR、Aetherを活用した多層防御を解説する。メール、ファイル転送、外部記憶媒体などの経路における未知・ゼロデイ脅威への対応と金融機関のシステムを守り、事業継続性を高めるための具体的なアプローチを紹介する。
A1
招待講演
三菱UFJ信託銀行が進める「使われながら育つ」ナレッジ・データマネジメント(仮)
講演概要
金融機関のAI活用を企業価値につなげる鍵は、データと専門家の知見を、業務で使える組織の資産へ変えることにある。本講演では、三菱UFJ信託銀行のAI・DX戦略を起点に、ユースケースから逆算したデータ基盤・データマネジメントの整備と、その上で専門家の暗黙知を活かすナレッジマネジメントの実践を紹介する。
その実践例として、AIエージェントの取り組みを取り上げ、データと業務の文脈を結びつけ、現場での活用と知見の更新を循環させる考え方を解説する。これらを踏まえ、個人や部門の知見を組織全体の力へつなぎ、人とAIがともに学び続ける組織への展望を示す。
A2
特別講演
Coming Soon...
B1
招待講演
ガバナンスとスピードを両立する〈みずほ〉のデータ戦略とAIエージェントファクトリー
講演概要
AIの価値は、モデルの性能だけでなく、業務の文脈を捉えたデータ、業務プロセスとの接続、継続的な改善の仕組みによって決まる。〈みずほ〉では、AI利活用を支える共通基盤やエージェントファクトリーを整備し、ハーネスに共通の品質・セキュリティ・ガバナンスを組み込んでいる。本講演では、現場と専門部署が連携して本質的なリスクを管理しながら、AIエージェントを安全に展開し、ガバナンス・スピードを両立する実践を紹介する。
B2
後援講演
開示情報を、金融とAIが使えるデータへ
― SDSCが進める非財務データ標準化と金融実務への接続 ―
講演概要
企業の非財務情報を、融資先との対話やリスク把握にどう活かすか。鍵となるのは、情報量だけでなく、定義・単位・対象期間・根拠を揃え、比較・検証できるデータにすることである。本講演では、SDSCが金融機関等と進める非上場・中堅中小企業のサステナビリティ情報の標準化と、活用ハンドブックの考え方を紹介する。その上で、AIが情報を正しく取得・解釈できる「AI可読性」と出典管理の要点を整理し、融資先との対話、経営支援、継続的なモニタリングへつなぐための実務上の着眼点を示す。
C1
招待講演
海外から見た日本のFintechの課題
― Fintechの競争力は「Interoperableな信頼できるデータ基盤」で決まる ―
講演概要
金融サービスはAIやブロックチェーンにより大きく変わりつつある。だが、その競争力を左右するのは、技術力だけではなく、国境を越えて幅広いデータを安全かつ信頼できる形で利活用できるかどうかである。本講演では、デジタルID、電子署名、権限証明などを相互に検証できる国際的なデジタルトラスト基盤の重要性を示し、日本が欧米と接続しつつ、アジアで展開していくための方向性を考える。
C2
招待講演
有価証券トークン化の現状とJSCCの取組み(仮)
講演概要
DTCCがトークン化サービスを開始するなど、海外では清算・決済分野でのデジタル資産利活用の実用段階への移行が進展している。
JSCCとしても、DTCCとの協働の経験を活かし、海外主要清算機関の担保管理を中心としたデジタル資産利活用の取組みを参考にしながら、日本における同様の仕組みの導入に向けて検討を進めている。特に、2026年4月には、国内の金融機関等とともに、日本国債(JGB)を活用したデジタル担保管理の実証実験を開始した。
本セッションでは、JSCCの取組みを含め、有価証券のトークン化の現状を概観する。
P1
金融IT協会 特別企画パネルディスカッション
AI×モダナイゼーション時代に、人は何を決めるのか
講演概要
金融機関のシステムモダナイゼーションは、コスト削減や老朽化対応の段階を越え、AIを前提とした開発・運用への転換点を迎えている。既存資産をAIが読み、判断し、再利用できる状態へ変換できるかが、次の競争力を左右する。一方で、投資判断の説明、品質保証、内製人財の確保といった実務上の壁は依然として高い。本セッションでは、銀行・保険・リースの各領域でモダナイゼーションを推進する3名を迎え、AI活用を前提とした刷新の実例と要点を掘り下げる。成功事例だけでなく、判断に迷った局面や想定外の制約も率直に共有いただき、視聴者が自社の刷新計画に持ち帰れる論点を明らかにする。
